[发明专利]基于特征碰撞的预判方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种基于特征碰撞的预判方法，其特征在于，包括：

获取多个样本，对多个所述样本进行特征提取，并根据分析目标形成特征集合；

确定每次在所述特征集合中提取的特征的数量k，在所述特征集合中选取k个特征，并根据k个特征形成第一特征分支；

将选取的所述k个特征放回所述特征集合，再重新在所述特征集合选取k个特征，判断重新选取的k个特征是否与之前选取的特征相同，若是，累计第一特征分支的数量，若否，建立根据重新选取的k个特征形成第二特征分支，在重复预设次数之后，形成分支群，确定所述分支群中的多个关键特征；

获取待预判用户的用户信息，根据多个所述关键特征对所述用户信息进行特征锚射匹配，并生成匹配数据；

根据所述匹配数据生成用户的预判结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于特征碰撞的预判方法，其特征在于，所述确定每次在所述特征集合中提取k个数量的特征，具体为：

多次获取每一所述样本未被提取的非参特征，以及每一次所述非参特征对应的分类情况；

以投票的方式确定样本的分类结果；

根据所述分类结果，确定在所述非参特征的错误分支率最小的情况下，对应所述特征集合被提取的特征数量定义为k。

3.根据权利要求1所述的一种基于特征碰撞的预判方法，其特征在于，所述确定所述分支群中的多个关键特征，具体为：

计算所述分支群中的特征分支的初始错误分支率oui(1)；

选取所述分支群中的一个特征，随机对所述特征加入噪声干扰，再次计算所述特征分支的错误分支率oui(2)；

计算所述特征的重要性，其中，所述特征的重要性模型为：特征的重要性IMP＝∑(oui(2)-oui(1))/(分支群中的分支个数)

重复以上步骤，直至计算出所述分支群内每一所述特征的重要性；

获取特征的重要性IMP大于预设阈值多个关键特征。

4.根据权利要求1所述的一种基于特征碰撞的预判方法，其特征在于，所述根据所述匹配数据生成用户的预判结果，具体为：

将所述匹配数据每一类别的概率进行平均，生成与每一类别对应的平均值；

根据所述每一类别对应的平均值生成用户的预判结果。

5.一种基于特征碰撞的预判装置，其特征在于，包括：

特征提取单元，用于获取多个样本，对多个所述样本进行特征提取，并根据分析目标形成特征集合；

特征数量确定单元，用于确定每次在所述特征集合中提取的特征的数量k，在所述特征集合中选取k个特征，并根据k个特征形成第一特征分支；

关键特征确定单元，用于将选取的所述k个特征放回所述特征集合，再重新在所述特征集合选取k个特征，判断重新选取的k个特征是否与之前选取的特征相同，若是，累计第一特征分支的数量，若否，建立根据重新选取的k个特征形成第二特征分支，在重复预设次数之后，形成分支群，确定所述分支群中的多个关键特征；

用户信息获取单元，用于获取待预判用户的用户信息，根据多个所述关键特征对所述用户信息进行特征锚射匹配，并生成匹配数据；

预判结果生成单元，用于根据所述匹配数据生成用户的预判结果。

6.根据权利要求5所述的一种基于特征碰撞的预判装置，其特征在于，所述特征数量确定单元具体用于：

多次获取每一所述样本未被提取的非参特征，以及每一次所述非参特征对应的分类情况；

以投票的方式确定样本的分类结果；

根据所述分类结果，确定在所述非参特征的错误分支率最小的情况下，对应所述特征集合被提取的特征数量定义为k。